Data Scientist (специалист по анализу данных и машинному обучению)

Цель должности: Реализация проектов с применением цифровых инструментов согласно методологии и графику проектов с целью устойчивого повышения производственной и организационной эффективности структурных подразделений. Мониторинг устойчивости, сопровождение и закрепление проведенных в рамках реализации цифровых проектов изменений в подразделениях.

Чем предстоит заниматься:

• собирать данные из внутренних баз данных и источников, работать с внешними источниками информации;
• применять анализ данных и алгоритмы машинного обучения для решения производственных задач;
• реализовывать и поддерживать end-to-end продакшн решений;
• тесно общаться с технологами на производстве;
• взаимодействовать с заказчиками и презентовать продукт.

У нас отлично работать, потому что кроме конкурентной зарплаты, мы создаем условия для :

• Профессионального обучения: интерактивная платформа с огромным количеством онлайн курсов и вебинаров, корпоративные программы тренингов с внешними и внутренними спикерами.
• Карьерного развития: участие в кросс-функциональных проектах, корпоративных программах формирования кадрового резерва.
• Стабильности: Полное соблюдение законодательства; Соц. пакет с первого дня работы: ДМС со стоматологией, оплата мобильной связи, плюс 3 дня к отпуску (ненормированный график работы).
• Комфорта на рабочем месте: офис в 3х минутах от метро Пролетарская, рядом выезд на КАД, гибридный формат работы (график с 9:00 до 18:00)
• Постоянного улучшения условий работы на основании системных исследований мнений сотрудников об их опыте работы в компании

Для успешного выполнения задач на должности Менеджера по цифровым проектам необходимо :

• Высшее образование
• Языки программирования: знание Python
• DS пакеты: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, pandas, NumPy
• Знания технологии Big Data (Hadoop, Hive, Spark)
• Знания Git, Graylog, Grafana, Kubernetes, Docker
• Знание методов обработки временных рядов, таких как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание и авторегрессионные модели
• Знания принципов работы алгоритмов машинного обучения, глубокого обучения; опыт самостоятельной реализации DS проектов
• Опыт дизайна экспериментов и проведения пилотных испытаний
• Знания SQL на уровне запросов средней сложности
• Будет вашим преимуществом: Знание специализированных инструментов моделирования, таких как Simulink, ANSYS, или Autodesk. Навыки программирования в дополнительных языках, например, Java, C++ или Julia.
• Опыт в применении методов оптимизации и операционного исследования для решения производственных задач.